Sistem Informasi Klasifikasi Data Rekam Medis, Penyakit Jantung, Data Mining, Algoritma Decision Tree C4.5
Abstrak
Jantung merupakan otot yang terbagi menjadi empat ruang berupa atrium (serambi) kanan dan kiri di bagian atas sedangkan dua ruang lagi terletak di bagian bawah, yaitu ventrikel (bilik) kanan dan kiri. Pada praktiknya, di dunia pendidikan kedokteran seringkali data rekam medis penyakit jantung disimpan dengan tujuan untuk proses pembelajaran ataupun diolah menjadi sebuah pengetahuan. Pada website https://www.kaggle.com/, banyak disediakan dataset yang disimpan dan diolah dengan tujuan pembelajaran, meliputi dataset penyakit, dataset populasi ataupun jenis dataset lainnya. Namun kenyataannya, untuk mengolah data rekam medis tersebut menjadi sebuah pengetahuan tidaklah mudah, dikarenakan banyaknya jumlah data rekam medis yang tercatat tidak memungkinkan bagi manusia dalam mengolahnya. Selain itu, pengelolaan data rekam medis secara konvensional memiliki tingkat keakuratan yang kurang baik sehingga hasil kesimpulan yang diambil pun tentunya akan berbeda dan tidak begitu akurat. Oleh karena permasalahan tersebut, maka diperlukan penerapan teknik data mining dalam pada bidang medis, khususnya pengelolaan data rekam medis. Pada penelitian ini, algoritma data mining yang digunakan adalah Decision Tree C4.5. Algoritma ini dipilih dikarenakan cukup akurat dan kompleks dalam melakukan proses pengelolaan data rekam medis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma Decision Tree C4.5 tergolong cukup akurat dalam melakukan prediksi terhadap data rekam medis penyakit jantung dimana hasil pengujian dengan mendapatkan akurasi sebesar 96%.
